Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Data Analytics: Inhalt und Schwerpunkte des Kurses In diesem Kurs geht es um die grundlegenden Aspekte und Technologien der Datenanalyse.
Lerninhalte
Data Analytics: Inhalt und Schwerpunkte des Kurses<br/><p>In diesem Kurs geht es um die grundlegenden Aspekte und Technologien der Datenanalyse. Die Teilnehmer lernen, wie sie Datenquellen identifizieren, Daten erfassen und strukturieren können, um sie mittels verschiedener Tools und Techniken zu analysieren und visuell aufzubereiten.</p>Kursinhalt1. Data Sources & Datenerfassung<ul><li>Arbeiten mit relationalen Datenbanken, CSV/Excel-Dateien, Textdaten, APIs und Web Scraping zur Sammlung und Strukturierung von Rohdaten.</li></ul><br/>2. Database Management & Computing Platforms<ul><li>Einsatz von Jupyter Notebook und MySQL zur Datenverwaltung, Analyseumgebung und Abfrage großer Datenbestände.</li></ul><br/>3. Programmierung für Data Analytics<ul><li>Python & SQL als Kernsprachen zur Datenabfrage, Datenmanipulation und Automatisierung von Analyseschritten.</li></ul><br/>4. Python Libraries für Datenverarbeitung<ul><li>Verwendung von Bibliotheken wie Pandas, NumPy und SciPy zur Bereinigung, Transformation und Analyse von Datensätzen.</li></ul><br/>5. Statistics & Probability<ul><li>Grundlagen der beschreibenden und inferenziellen Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und statistische Interpretation von Daten.</li></ul><br/>6. Data Visualization<ul><li>Erstellen von Visualisierungen mit Matplotlib, Seaborn, Plotly und Tableau - inklusive Dashboarding und datenbasierter Kommunikation für Stakeholder.</li></ul><br/>7. Data Processes & Analytics Pipeline<ul><li>End-to-End-Datenprozesse: ETL, Datenaufbereitung, Explorative Datenanalyse (EDA), Feature Engineering, Modellierung, Evaluierung, Reporting und Kommunikation.</li></ul><br/>8. Machine Learning & Predictive Analytics<ul><li>Einführung in überwachtes & unüberwachtes Lernen mit Scikit-Learn und Statsmodels: Klassifikation, Regression, Clustering sowie Evaluationsmetriken und Modelloptimierung.</li></ul><br/>9. LLMs & Cloud Computing<ul><li>Arbeiten mit Large Language Models über APIs sowie Deployments und Workflows in Cloud-Umgebungen.</li></ul><br/>10. Version Control & Agile Workflows<ul><li>Arbeiten mit Kommandozeile, Git, GitHub und Gitflow sowie agilen Methoden wie Scrum, Stand-ups und Retrospektiven.</li></ul><br/>11. Clean Code & Responsible AI<ul><li>Entwicklung modularer Codebases nach Best Practices, Nutzung von KI-Tools und Verständnis von Bias & Limitierungen moderner LLMs.</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Data Analytics“
Ist „Data Analytics“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Data Analytics“?
Die Weiterbildung dauert 6 Monate.
Was kostet „Data Analytics“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Data Analytics“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data Analytics“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.